技术特征：
1.一种基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、通过结线分析法确定待诊断电网中的故障区域，进而确定可疑故障元件；s2、基于scada系统中保护装置的动作信息和时序信息构造并修正初始配置向量w0；s3、根据保护装置之间的动作顺序建立各可疑故障元件的ttps故障诊断模型；s4、根据ttps故障诊断模型建立连接矩阵c和初始配置向量w0，构建转移向量s5、根据ttps故障诊断模型中各可疑故障元件的节点分布，生成故障节点向量s；s6、根据转移向量w1和故障节点向量s，构建判断向量w
end
，并根据判断向量w
end
中的非零元素，确定发出故障的元件，实现电网故障诊断。2.根据权利要求1所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1具体为：s11、设置初始迭代次数k＝1；s12、依次对待诊断电网中的每个元件进行编号，构建元件编号集合p
k
；s13、从集合p
k
中任意取一个元件编号的元件放入元件编号子集合q
k
中，判断待诊断电网中是否存在闭合的断路器与当前选择的元件相连；若是，则进入步骤s14；若否，则进入步骤s15；s14、在待诊断电网中找出所有与该断路器连接的元件，并将其编号加入到集合q
k
中，并返回到步骤s13；s15、使搜索迭代次数k的值增加1；s16、将集合q
k
‑1中的元件编号从集合p
k
‑1中移除，获得新的元件编号集合p
k
；s17、判断当前新的元件编号集合p
k
是否为空；若是，则进入步骤s18；若否，则返回步骤s13；s18、列出元件编号子集合q1,q2,...,q
k
中的所有无源网络，即为故障区域，进而确定可以故障元件；其中，下标k为迭代过程中所获得的元件编号子集合的个数。3.根据权利要求1所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2具体为：s21、基于scada系统中保护装置的动作信息构造初始配置向量w0；s22、判断待诊断电网中的警报信号是否满足时序特性一致性；若是，则进入步骤s23；若否，则进入步骤s24；s23、将当前构造的初始配置向量作为最终的初始配置向量w0，进入步骤s3；s24、通过待诊断电网中警报信号的时序信息对初始配置向量进行修正，得到修正后的初始配置向量w0，进入步骤s3。4.根据权利要求3所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s21中的初始配置向量w0表示为w0＝(w
10
,w
20
,...,w
m0
)
t
，w
i0
为组织细胞的初始对象，
即代表警报信号的状态值，w
i0
的值为0或者1，1≤i≤m；当初始对象w
i0
所对应的事件发生，即收到该节点i所对应的警报信号，则w
i0
＝1将该节点状态值设为1，当初始对象w
i0
所对应的事件未发生，即未收到该节点i所对应的警报信号，则w
i0
＝0将该节点状态值设为0。5.根据权利要求3所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s22中，基于确定警报信号的时序约束和时序推理规则来判断其是否时序特性一致性；其中，警报信号的时序约束包括时间点约束和时间距离约束；所述时间点约束的表达式为：式中，t(i)表示第i个事件在区间内发生，和分别为t(i)的上界和下界，当时，则第i个事件为确定事件，在特定时间点发生；所述时间距离约束的表达式为：式中，d(i,j)表示第i个事件和第j个事件发生时间的间隔必定在时间区间内，和分别表示d(i,j)的下界和上界。6.根据权利要求5所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述时序推理规则包括前向时序推理和逆向时序推理；其中，前向时序推理为：已知第i个事件的时间点约束，以及其与第j个事件之间的时间距离约束，则推理第j个事件的时间点约束为：逆向时序推理为：已知第j个事件的时间点约束，以及第i个事件与第j个事件的时间距离约束，则推理第j个事件的时间点约束为：7.根据权利要求3所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s22中，基于时序约束和时序推理规则确定的时序特性一致性的表达式为：式中，m
i
和m
j
分别为警报信号所对应的第i个事件和第j个事件，t(m
i
)为事件m
i
发生的时间点约束，d(m
i
,m
j
)为事件m
i
和m
j
的时间距离约束。8.根据权利要求1所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s3中，一个度为m的ttps故障诊断模型π的表达式为：π＝(o,δ
i
,e,t,i0,syn)式中，o为非空子目标；δ
i
为第i个组织细胞，1≤i≤m，m为组织细胞总数，ttps故障诊断模型π中的组织细胞包括真实细胞和虚拟细胞，其形式分别为δ
i
＝(w
i0
,r
i1
)和δ
i
＝(w
i0
,r
i2
)；
w
i0
∈o表示组织细胞中的初始对象多重集；r
i1
表示真实细胞的转运规则，其形式为(i,x/λ,j)，x和λ分别代表细胞i和细胞j中的对象，且细胞i和细胞j分别对应第i个事件和第j个事件，细胞j中的对象λ代表空字符串，执行该规则后，细胞i中的对象x将传递到细胞j中的空字符串λ中；r
i2
表示虚拟细胞的转运规则，其形式为(e,e/λ,vc)，其中vc代表虚拟细胞，表示主保护拒动或断路器拒动，e和λ分别代表组织液环境e和虚拟细胞vc中的对象，虚拟细胞vc中的对象λ代表空字符串；执行该规则后，组织液环境中的对象e将传递到虚拟细胞vc中的空字符串λ中；e＝{e1,...,e
n
}表示组织细胞的组织液环境，其中e
d
∈o,1≤d≤n,代表组织液环境中的对象，n为组织液环境中对象的总个数，当两个细胞之间没有直接的交流通道，则可以通过此环境间接的进行信息交换，当真实组织细胞不满足转运规则r
i1
时，则执行转运规则(i,x/λ,e)，其中x和λ分别代表细胞i和组织液环境e中的对象；执行该规则后，细胞i中的对象x将传递到组织液环境e中的空字符串λ中；t＝{t
δ1
,...,t
δm
}表示各个细胞所对应的时间点集合，其维度为1
×
m，m为细胞总数，t＝{t(t
δi
)|δ
i
∈δ}表示细胞δ
i
的时间点约束集合，表示细胞δ
i
所对应事件的发生时间应该在时间区间内；d＝{d(δ
i
,δ
j
)|δ
i
,δ
j
∈δ}表示时间距离约束集合，其中表示细胞δ
i
与细胞δ
j
所对应事件的发生时间间隔应该在时间区间内；i0∈{1,...,m}表示输出细胞的标号，每个输出细胞标记为一个可疑故障元件；表示细胞间的连接状态集合，相互连接的细胞可以进行信息交换，对所有细胞(i,j)∈syn,1≤i,j≤m有i≠j。9.根据权利要求8所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s4中，建立的连接矩阵c的表达式为：其中，c
ij
表示细胞δ
i
与δ
j
之间存在正向关联，即δ
j
所对应事件是触发δ
i
对应事件的原因，δ
i
是δ
j
发生后产生的结果，c
ij
＝0则表示两个细胞节点之间没有任何关联。10.根据权利要求9所述的基于时序组织型p系统的电网故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s6中的判断向量w
end
将转移向量w1和故障节点向量s进行逻辑与运算构建出判断向量w
end
，其表达式为：w
end
＝w1∧s式中，w1＝(w
11
,w
21
,...,w
m1
)
t
，w
i1
＝(c
i1
∧w
11
)∨(c
i2
∧w
21
)∨...∨(c
im
∧w
m1
)，i＝1,2,...,m；s＝(s1,s2,...s
n
)
t
，s
i
∈s，s
i
＝0或1，1≤i≤n，当s
i
＝1时代表δ
i
为可疑故障元件，当s
i
＝0时代表为其他设备元件。
技术总结
本发明公开了一种基于时序组织型P系统的电网故障诊断方法，将警报信号的时序特性与组织型P系统相结合，不仅能够较好的处理警报信号中误报、漏报等问题，还可以推理出故障发生时刻所处的时间区间，准确地描述出故障演变过程。程。程。
技术研发人员：王涛 周科全 陈孝天 曹智博 程亮 刘力源
受保护的技术使用者：西华大学
技术研发日：2021.07.16
技术公布日：2021/10/7